செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன?

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்றால் என்ன?

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN) என்பது மனித மூளையின் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட கணக்கீட்டு மாதிரிகள். இந்த தகவல் செயலாக்க அமைப்புகள், வழிமுறைகள் மற்றும் கணித நுட்பங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டவை, துறையில் மிகவும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளில் ஒன்றாக மாறியுள்ளன. செயற்கை நுண்ணறிவு. வழங்கப்பட்ட எடுத்துக்காட்டுகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்வதற்கும் மாற்றியமைப்பதற்கும் அதன் திறன், வடிவ அங்கீகாரம், தரவு வகைப்பாடு, விளைவு கணிப்பு மற்றும் முடிவெடுப்பது போன்ற பகுதிகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களுக்கு வழிவகுத்தது.

பாரம்பரிய அல்காரிதங்களைப் போலன்றி, ANNகள் முன் வரையறுக்கப்பட்ட தருக்க வரிசையைப் பின்பற்றுவதில்லை, மாறாக ஒரு இணையான மற்றும் விநியோகிக்கப்பட்ட கட்டமைப்பின் மூலம் வேலை செய்கின்றன, "செயற்கை நியூரான்கள்" எனப்படும் பல ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளை இணைக்கின்றன. இந்த நியூரான்கள் ஒவ்வொன்றும் அது பெறும் தகவலைச் செயலாக்கி, கணக்கீடுகளைச் செய்து, அருகிலுள்ள பிற நியூரான்களுக்கு முடிவுகளை அனுப்பும் திறன் கொண்டது, இது கணினி முழுவதும் பாரிய ஒத்துழைப்பு மற்றும் ஒரே நேரத்தில் செயலாக்கத்தை அனுமதிக்கிறது.

ANNகள் வெவ்வேறு அடுக்குகளால் ஆனவை, ஒவ்வொன்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட நியூரான்களுடன். உள்ளீட்டு அடுக்கு எனப்படும் முதல் அடுக்கு, ஆரம்ப உள்ளீட்டுத் தரவைப் பெற்று செயலாக்குகிறது. சினாப்டிக் இணைப்புகள் மூலம், மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகளுக்கு தகவல் பாய்கிறது, இதில் முக்கியமான அம்சங்களை செயலாக்குவதும் பிரித்தெடுப்பதும் நடைபெறுகிறது. இறுதியாக, வெளியீட்டு அடுக்கு கணினியால் பெறப்பட்ட முடிவுகளை வழங்குகிறது.

ANN களின் செயல்பாடு நியூரான்களுக்கு இடையிலான இணைப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்குவதை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது ஒவ்வொரு இணைப்பின் முக்கியத்துவத்தையும் தீர்மானிக்கிறது. கற்றல் அல்காரிதம்களைப் பயன்படுத்தி, கணினி பயிற்சியின் போது இந்த எடைகள் மீண்டும் மீண்டும் சரிசெய்யப்படுகின்றன. இந்த வழியில், ANN அதன் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும், மேலும் எடுத்துக்காட்டுகள் மற்றும் தரவுகளுக்கு வெளிப்படும் போது மிகவும் துல்லியமான பதில்களை உருவாக்கவும் கற்றுக்கொள்கிறது.

அவற்றின் சிக்கலான போதிலும், மருத்துவம், ரோபாட்டிக்ஸ், கணினி பார்வை, இயற்கை மொழி செயலாக்கம் மற்றும் போக்குவரத்துத் துறை போன்ற பல்வேறு பகுதிகளில் ANNகள் அதிகளவில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன மற்றும் ஆய்வு செய்யப்படுகின்றன. அதிக அளவிலான தரவைச் செயலாக்குவதற்கும், மறைக்கப்பட்ட வடிவங்களைக் கண்டுபிடிப்பதற்கும் அதன் திறன் பல துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது மற்றும் புதிய தொழில்நுட்ப முன்னேற்றங்களை உந்தியுள்ளது.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஒரு கண்கவர் அணுகுமுறையைக் குறிக்கின்றன செயற்கை நுண்ணறிவு, மனிதர்கள் எப்படி கற்றுக்கொள்கிறார்களோ அதே வழியில் இயந்திரங்கள் கற்றுக்கொள்ள அனுமதிக்கிறது. எடையுள்ள இணைப்புகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட அவற்றின் இணையான, தகவமைப்பு அமைப்பு சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் பல தொழில்நுட்ப பயன்பாடுகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்துவதற்கும் ஒரு அத்தியாவசிய கருவியாக அமைகிறது.

1. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அறிமுகம்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது மனித மூளையால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு கணக்கீட்டு மாதிரியாகும், இது நியூரான்களின் கற்றல் செயல்முறையை உருவகப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் மாதிரி அங்கீகாரம், தரவு கணிப்பு, பட செயலாக்கம் மற்றும் கணினி கட்டுப்பாடு போன்ற பல்வேறு பகுதிகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இணையான செயலாக்கம் மற்றும் தழுவல் தேவைப்படும் சிக்கலான சிக்கல்களில் அவை குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் செயல்பாடு செயற்கை நியூரான்கள் அல்லது செயலாக்க அலகுகள் எனப்படும் கணுக்களின் ஒன்றோடொன்று இணைப்பின் அடிப்படையில் அமைந்துள்ளது. இந்த அலகுகள் அடுக்குகளாக தொகுக்கப்பட்டுள்ளன, மேலும் அவை ஒவ்வொன்றும் முந்தைய அலகுகளிலிருந்து பெறப்பட்ட தகவலைப் பயன்படுத்தி கணித செயல்பாடுகளைச் செய்கின்றன. கற்றல் செயல்பாட்டில் அந்த இணைப்பின் முக்கியத்துவத்தை நிர்ணயிக்கும் அலகுகளுக்கு இடையே உள்ள ஒவ்வொரு தொடர்பும் ஒரு தொடர்புடைய எடையைக் கொண்டுள்ளது.

பல்வேறு வகையான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உள்ளன, அதாவது ஃபீட்ஃபார்வர்டு நெட்வொர்க்குகள், மீண்டும் வரும் நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் கன்வல்யூஷனல் நெட்வொர்க்குகள். ஒவ்வொரு வகைக்கும் குறிப்பிட்ட பண்புகள் உள்ளன, அவை வெவ்வேறு பணிகளுக்கு ஏற்றவை. கூடுதலாக, இந்த நெட்வொர்க்குகள் முறை அங்கீகாரம் அல்லது குறிப்பிட்ட சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு பயிற்சியளிக்க அனுமதிக்கும் கற்றல் வழிமுறைகள் உள்ளன.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இணையான செயலாக்கம் மற்றும் மாற்றியமைக்கும் திறன் தேவைப்படும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். அதன் செயல்பாடு செயற்கை நியூரான்களின் ஒன்றோடொன்று இணைப்பு மற்றும் இந்த இணைப்புகளுக்கு எடைகளை ஒதுக்குதல் ஆகியவற்றை அடிப்படையாகக் கொண்டது, இது முறை கற்றலை அனுமதிக்கிறது. எனவே, அதன் பயன்பாடு பரந்தது மற்றும் வடிவ அங்கீகாரம் முதல் பட செயலாக்கம் வரை இருக்கும்.

2. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சுருக்கமான வரலாறு

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN) என்பது உயிரினங்களின் மத்திய நரம்பு மண்டலத்தால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு கணித மற்றும் கணக்கீட்டு மாதிரி ஆகும், இது ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களால் ஆனது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான யோசனை 1940 களில் தோன்றியது, ஆனால் 1980 களில்தான் அவை இன்னும் தீவிரமாக உருவாக்கத் தொடங்கின.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் முக்கிய நோக்கம் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க மனித மூளையின் செயல்பாட்டைப் பின்பற்றுவதாகும். திறமையாக. இந்த நெட்வொர்க்குகள் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் அடுக்குகளால் ஆனது, அங்கு ஒவ்வொரு நியூரானும் உள்ளீடுகளைப் பெறுகிறது, அந்த உள்ளீடுகளுடன் செயல்பாடுகளைச் செய்கிறது மற்றும் பின்வரும் நியூரான்களுக்கு உள்ளீடாக செயல்படும் வெளியீட்டை உருவாக்குகிறது.

இதை அடைய, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துகின்றன, அவை பயிற்சி கட்டத்தில் நியூரான்களுக்கு இடையிலான இணைப்புகளின் எடையை சரிசெய்கிறது, இதனால் நெட்வொர்க் விரும்பிய பணிகளைச் செய்ய கற்றுக்கொள்ள முடியும். சில எடுத்துக்காட்டுகள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாடுகளில் பேச்சு அங்கீகாரம், மோசடி கண்டறிதல், மருத்துவ நோயறிதல் மற்றும் வானிலை முன்னறிவிப்பு ஆகியவை அடங்கும்.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் என்பது மனித மூளையால் ஈர்க்கப்பட்ட ஒரு கணக்கீட்டு மாதிரியாகும், இது இயந்திர கற்றல் வழிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க அனுமதிக்கிறது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட நியூரான்களின் அடுக்குகளால் ஆனவை, அவை குறிப்பிட்ட பணிகளைச் செய்ய பயிற்சியின் போது அவற்றின் எடையை சரிசெய்கிறது. அதன் பயன்பாடு குரல் அங்கீகாரம் முதல் வானிலை முன்னறிவிப்பு வரை பல்வேறு துறைகளை உள்ளடக்கியது. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் செயலாக்கத்திற்கான ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும்!

3. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாடு

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN கள்) சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்க்க மனித நரம்பு மண்டலத்தின் கட்டமைப்பு மற்றும் செயல்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்ட கணக்கீட்டு மாதிரிகள் ஆகும். திறமையான வழி. இந்த நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நியூரான்கள் எனப்படும் செயலாக்க அலகுகளால் ஆனது மற்றும் தகவல் ஓட்டத்தை அனுமதிக்கும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன.

ஒரு ANN இன் அடிப்படை அமைப்பு ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்கு ஆகியவற்றால் ஆனது. ஒரு அடுக்கில் உள்ள ஒவ்வொரு நியூரானும் எடையுள்ள இணைப்புகள் மூலம் அடுத்த அடுக்கில் உள்ள நியூரான்களுடன் இணைகிறது. ஒரு ANN இன் செயல்பாடு, இந்த எடையுள்ள இணைப்புகள் மூலம் உள்ளீட்டு சிக்னல்களின் செயலாக்கம் மற்றும் ஒவ்வொரு நியூரானின் வெளியீட்டைத் தீர்மானிக்க ஒரு செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துவதையும் அடிப்படையாகக் கொண்டது.

ANNகள் எவ்வாறு செயல்படுகின்றன என்பதை நன்கு புரிந்து கொள்ள, ஃபீட்ஃபார்வர்டு நெட்வொர்க்குகள் மற்றும் தொடர்ச்சியான நெட்வொர்க்குகள் போன்ற பல்வேறு வகையான நெட்வொர்க்குகளை அறிந்து கொள்வது அவசியம். மேலும், கண்காணிப்பு கற்றல் மற்றும் மேற்பார்வை செய்யப்படாத கற்றல் போன்ற ANNகளில் பயன்படுத்தப்படும் கற்றல் வழிமுறைகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். இந்த வழிமுறைகள் நியூரான்களுக்கிடையேயான இணைப்புகளின் எடையை சரிசெய்ய அனுமதிக்கின்றன, இதனால் ANN பயிற்சி தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும் பொதுமைப்படுத்தவும் முடியும்.

4. இன்று பயன்படுத்தப்படும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வகைகள்

இப்போதெல்லாம், செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் இயந்திர கற்றல் துறையில் பல வகையான செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. இந்த நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையில் உள்ள நியூரான்களின் செயல்பாட்டை உருவகப்படுத்தும் திறன் கொண்டவை, சிக்கலான தகவல்களை செயலாக்க அனுமதிக்கின்றன மற்றும் வடிவங்கள் மற்றும் தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுக்கின்றன.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் மிகவும் பொதுவான வகைகளில் ஒன்று ஃபீட்-ஃபார்வர்டு நியூரல் நெட்வொர்க் ஆகும், இது ஃபார்வர்ட் ப்ராபகேஷன் நியூரல் நெட்வொர்க் என்றும் அழைக்கப்படுகிறது. இந்த நெட்வொர்க் ஒரு உள்ளீட்டு அடுக்கு, ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மற்றும் வெளியீட்டு அடுக்கு ஆகியவற்றைக் கொண்டுள்ளது. தகவல் ஒரு திசையில், உள்ளீட்டு அடுக்கிலிருந்து வெளியீட்டு அடுக்கு வரை, பின்னூட்டம் இல்லாமல் பாய்கிறது. வகைப்பாடு மற்றும் வடிவத்தை அடையாளம் காண இது மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மற்றொரு வகை நரம்பியல் வலையமைப்பு மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பியல் வலையமைப்பு (RNN) ஆகும். ஃபீட்-ஃபார்வர்டு நெட்வொர்க் போலல்லாமல், RNNகள் ஃபீட்-ஃபார்வர்டு இணைப்புகளைக் கொண்டுள்ளன, அவை தகவல்களை சுழல்களில் செயலாக்க அனுமதிக்கின்றன. உரைச் செயலாக்கம் மற்றும் நேரத் தொடர் பகுப்பாய்வு போன்ற வரிசைகளை உள்ளடக்கிய பணிகளுக்கு இது குறிப்பாகப் பொருத்தமானதாக அமைகிறது. மேலும், RNNகள் நீண்ட கால சார்புகளைக் கற்கும் திறன் கொண்டவை, அவை தற்காலிக இயல்புடைய பிரச்சனைகளுக்கு குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

5. செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளில் அல்காரிதம் கற்றல்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில், கற்றல் அல்காரிதம்கள் நெட்வொர்க்கின் செயல்பாட்டைப் பயிற்றுவிப்பதிலும், நன்றாகச் சரிசெய்வதிலும் அடிப்படைப் பங்கு வகிக்கின்றன. இந்த வழிமுறைகள் நரம்பியல் வலையமைப்பை உள்ளீட்டுத் தரவிலிருந்து கற்றுக்கொள்ளவும், கற்றுக்கொண்ட தகவலின் அடிப்படையில் கணிப்புகள் அல்லது வகைப்பாடுகளைச் செய்யவும் அனுமதிக்கின்றன. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் மூன்று கற்றல் வழிமுறைகள் கீழே உள்ளன.

1. Back Propagation Algorithm: இந்த அல்காரிதம் பொதுவாக பல அடுக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் பயன்படுத்தப்படுகிறது. நெட்வொர்க்கின் உண்மையான வெளியீட்டிற்கும் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீட்டிற்கும் உள்ள வித்தியாசம் கணக்கிடப்படும் ஒரு மறுசெயல் செயல்முறையை இது கொண்டுள்ளது, மேலும் நியூரான்களின் எடைகள் மற்றும் சார்புகளை சரிசெய்ய இந்த பிழை மறைக்கப்பட்ட அடுக்குகள் மூலம் மீண்டும் பரப்பப்படுகிறது. பிணையம் ஒன்றிணைக்கும் நிலையை அடையும் வரை இந்த செயல்முறை மீண்டும் மீண்டும் செய்யப்படுகிறது, இதனால் கணிப்பு பிழை குறைகிறது.

2. ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் (SGD) அல்காரிதம்: இந்த அல்காரிதம் பெரிய தரவுத் தொகுப்புகளுடன் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. முழு பயிற்சித் தொகுப்பைப் பயன்படுத்தி எடைகள் மற்றும் சார்புகளுக்கான புதுப்பிப்புகளைக் கணக்கிடுவதற்குப் பதிலாக, SGD இந்த புதுப்பிப்புகளை ஒரே நேரத்தில் ஒரு பயிற்சி உதாரணத்திற்கு மட்டுமே கணக்கிடுகிறது, சீரற்ற முறையில் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்டது. இது வேகமான மற்றும் திறமையான பயிற்சியை அனுமதிக்கிறது, குறிப்பாக உங்களிடம் பாரிய தரவு இருக்கும்போது.

3. அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு அல்காரிதம்: இந்த அல்காரிதம் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை வகைப்படுத்தும் பணிகளில் பயிற்றுவிக்கப் பயன்படுகிறது. அறியப்பட்ட பயிற்சி லேபிள்களைக் கொண்டு, நெட்வொர்க்கின் கணிப்புகள் சரியாக இருக்கும் நிகழ்தகவை அதிகப்படுத்தும் யோசனையின் அடிப்படையில் இது அமைந்துள்ளது. இதை அடைய, தவறான கணிப்புகளை தண்டிக்கும் இழப்பு செயல்பாடு பயன்படுத்தப்படுகிறது மற்றும் இந்த இழப்பைக் குறைக்க நெட்வொர்க் அளவுருக்கள் சரிசெய்யப்படுகின்றன. பைனரி மற்றும் மல்டிகிளாஸ் வகைப்பாடு சிக்கல்களுக்கு நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளில் அதிகபட்ச சாத்தியக்கூறு அல்காரிதம் பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படுகிறது.

சுருக்கமாக, அவை அடிப்படை பயிற்சிக்காக மற்றும் இந்த நெட்வொர்க்குகளின் சரிசெய்தல். பேக் ப்ரோபேகேஷன் அல்காரிதம், ஸ்டோகாஸ்டிக் கிரேடியன்ட் டிசென்ட் மற்றும் அதிகபட்ச நிகழ்தகவு அல்காரிதம் ஆகியவை இந்த துறையில் பயன்படுத்தப்படும் அல்காரிதம்களின் சில எடுத்துக்காட்டுகள். இந்த அல்காரிதம்களின் போதிய அறிவு மற்றும் பயன்பாடு மூலம், பலவிதமான பிரச்சனைகளில் கற்கும் மற்றும் கணிப்புகளைச் செய்யும் திறன் கொண்ட நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க முடியும்.

6. பல்வேறு துறைகளில் செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளின் பயன்பாடுகள்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN கள்) பல்வேறு துறைகளில் ஒரு விலைமதிப்பற்ற கருவியாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளன, ஏனெனில் அவை தரவுகளைக் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மாற்றியமைப்பதற்கும் ஆகும். மனித மூளையின் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்ட இந்த நெட்வொர்க்குகள், மருத்துவம், பொறியியல் மற்றும் தரவு அறிவியல் போன்ற பல்வேறு துறைகளில் பயன்பாடுகளைக் கண்டறிந்துள்ளன.

மருத்துவத்தில், நோய்களைக் கண்டறியவும், நோயாளியின் முன்கணிப்பைக் கணிக்கவும், மருத்துவத் தரவுகளில் மறைக்கப்பட்ட வடிவங்களைக் கண்டறியவும் ANNகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, மருத்துவப் படங்கள் அல்லது மரபணு பகுப்பாய்வு மூலம் புற்றுநோயை ஆரம்ப நிலையிலேயே கண்டறியக்கூடிய ஆர்என்ஏக்கள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. கூடுதலாக, இந்த நெட்வொர்க்குகள் பெரிய மருத்துவ தரவு தொகுப்புகளில் உள்ள வடிவங்களை அடையாளம் காண முடியும் மற்றும் நோயாளிகளுக்கு சிகிச்சையளிப்பது குறித்து மேலும் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க மருத்துவர்களுக்கு உதவுகின்றன.

பொறியியலில், சிக்கலான கட்டுப்பாடு மற்றும் தேர்வுமுறை சிக்கல்களைத் தீர்க்க ANNகள் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, மாறும் சூழல்களில் ரோபோக்களைக் கட்டுப்படுத்தவும், கட்டிடங்களின் ஆற்றல் திறனை மேம்படுத்தவும், உற்பத்தி அமைப்புகளின் செயல்திறனை மேம்படுத்தவும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் உருவாக்கப்பட்டுள்ளன. இந்த நெட்வொர்க்குகள், பெரிய அளவிலான தரவுகளுடன் பயிற்சியளிக்கப்பட்டு, சிக்கலான கணித மாதிரிகளைக் கற்றுக் கொள்ளலாம் மற்றும் பொறியியல் சிக்கல்களுக்கு திறமையான தீர்வுகளை உருவாக்கலாம்.

7. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் சவால்கள் மற்றும் வரம்புகள்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANNகள்) இயந்திர கற்றல் மற்றும் செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் ஒரு சக்திவாய்ந்த கருவியாகும். இருப்பினும், அவர்கள் சவால்கள் மற்றும் வரம்புகள் இல்லாமல் இல்லை. பல்வேறு பயன்பாடுகளில் ANNகளின் செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்தும் உத்திகளைச் செயல்படுத்த இந்தத் தடைகளைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். மிகவும் பொதுவான சில சவால்கள் மற்றும் வரம்புகள் கீழே உள்ளன.

1. தரவு பற்றாக்குறை: ANN களுக்குப் பயிற்றுவிப்பதற்கும், சரியாகப் பொதுமைப்படுத்துவதற்கும் பெரிய அளவிலான தரவு தேவைப்படுகிறது. சில சந்தர்ப்பங்களில், நெட்வொர்க்கைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு போதுமான தரமான தரவைப் பெறுவது கடினமாக இருக்கலாம் திறம்பட. இது அதிகப்படியான பொருத்தம் மற்றும் சிக்கலின் உண்மையான சிக்கலைப் பிடிக்கும் திறன் இல்லாமை போன்ற சிக்கல்களுக்கு வழிவகுக்கும். இந்தச் சவாலைத் தணிக்க, படங்களைச் சுழற்றுதல், புரட்டுதல் மற்றும் மறுஅளவிடுதல் போன்ற தரவுப் பெருக்குதல் நுட்பங்கள், அத்துடன் பரிமாற்றக் கற்றல் நுட்பங்கள், இதே போன்ற பணிகளிலிருந்து பெறப்பட்ட அறிவைப் பயன்படுத்துவதற்குப் பயன்படுத்தப்படலாம்.

2. பரிமாண பிரச்சனையின் சாபம்: தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள அம்சங்கள் அல்லது மாறிகளின் எண்ணிக்கை அதிகரிக்கும் போது, ​​ANNகள் அர்த்தமுள்ள மற்றும் தொடர்புடைய உறவுகளைக் கைப்பற்றுவதில் சிரமங்களை எதிர்கொள்ளலாம். இது பரிமாணத்தின் சாபத்தின் காரணமாகும், இது உயர் பரிமாண இடைவெளியில் தரவு சிதறலை உள்ளடக்கியது. ஏற இந்த பிரச்சனை, அம்சத் தேர்வு, பரிமாணக் குறைப்பு மற்றும் தரவு இயல்பாக்குதல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்தலாம்.

3. கணக்கீட்டு நேரம் மற்றும் செலவு: ஒரு ANN பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீடு செய்வதற்கு அதிக நேரம் மற்றும் கணக்கீட்டு ஆதாரங்கள் தேவைப்படும். இது சிக்கலாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பாரிய தரவுத் தொகுப்புகளுடன் பணிபுரியும் போது அல்லது பதில் தேவைப்படும் போது உண்மையான நேரத்தில். நடைமுறை பயன்பாடுகளில் ANNகளை செயல்படுத்தும்போது கணக்கீட்டு நேரத்தையும் செலவையும் மேம்படுத்துவது ஒரு பெரிய சவாலாகும். திறமையான கற்றல் அல்காரிதம்களை உருவாக்குவதன் மூலமும், இணைப்படுத்தல் நுட்பங்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலமும், பிரச்சனைக்கு பொருத்தமான பிணைய கட்டமைப்புகளைத் தேர்ந்தெடுப்பதன் மூலமும் இதை அடைய முடியும்.

இந்த சவால்கள் மற்றும் வரம்புகள் இருந்தபோதிலும், செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் ANNகள் மதிப்புமிக்க கருவியாகத் தொடர்கின்றன. இந்தத் தடைகளைப் புரிந்துகொள்வது மற்றும் நிவர்த்தி செய்வது, ANNகளின் திறனை முழுமையாகப் பயன்படுத்தவும் தற்போதைய வரம்புகளைக் கடக்கவும் அனுமதிக்கும். நுட்பங்கள் மற்றும் உத்திகளை முறையாகப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், எதிர்மறையான விளைவுகளைக் குறைக்கலாம் மற்றும் இந்த நெட்வொர்க்குகள் பல்வேறு பயன்பாட்டுத் துறைகளில் வழங்கக்கூடிய நன்மைகளை அதிகரிக்கலாம்.

8. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (RNN) மனித மூளையின் செயல்பாட்டைப் பின்பற்ற முயற்சிக்கும் செயற்கை நுண்ணறிவு அமைப்புகள். இந்த நெட்வொர்க்குகள் நியூரான்கள் எனப்படும் பல செயலாக்க அலகுகளால் ஆனது, அவை பெரிய அளவிலான தரவை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்ய ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளாக ஒழுங்கமைக்கப்படுகின்றன. கீழே பல உள்ளன:

நன்மைகள்:

1. கற்றல் திறன்: RNNகள் தொடர்ச்சியான பின்னூட்டங்கள் மூலம் தன்னாட்சி முறையில் கற்றுக்கொள்ளும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. இதன் பொருள் அவர்கள் புதிய தரவை மாற்றியமைத்து, காலப்போக்கில் அவற்றின் துல்லியம் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்த முடியும்.

2. சிக்கலான தரவுகளின் திறமையான செயலாக்கம்: படங்கள், உரை அல்லது சிக்னல்கள் போன்ற பெரிய அளவிலான சிக்கலான தரவுகளை செயலாக்குவதில் RNNகள் மிகவும் திறமையானவை என நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது. வடிவங்களை அடையாளம் காணும் மற்றும் முன்கணிப்பு பகுப்பாய்வைச் செய்வதற்கான அவர்களின் திறன் பல்வேறு பயன்பாடுகளுக்கான சக்திவாய்ந்த கருவியாக அமைகிறது.

3. தவறு சகிப்புத்தன்மை மற்றும் வலிமை: ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகளில் அவற்றின் அமைப்பு காரணமாக, RNNகள் உள்ளீட்டுத் தரவில் உள்ள பிழைகளை ஈடுசெய்து திருத்தும் திறனைக் கொண்டுள்ளன. இது அவர்களை மிகவும் தவறுகளை பொறுத்துக்கொள்ளவும், தரவு சரியாக இல்லாத சூழ்நிலைகளில் அதிக வலிமையை வழங்கவும் அனுமதிக்கிறது.

குறைபாடுகளும்:

1. அதிக அளவு தரவு தேவைப்படுகிறது: RNN சரியாகக் கற்றுக் கொள்ளவும், பொதுமைப்படுத்தவும், அதற்கு அதிக அளவிலான பயிற்சித் தரவு தேவை. போதுமான பயிற்சி எடுத்துக்காட்டுகள் இல்லை என்றால், நெட்வொர்க் செயல்திறன் சமரசம் செய்யப்படலாம்.

2. மெதுவான பயிற்சி மற்றும் செயலாக்க நேரம்: பயிற்சி RNNகள் மெதுவான மற்றும் கணக்கீட்டு ரீதியில் விலையுயர்ந்த செயல்முறையாக இருக்கலாம், குறிப்பாக பல அடுக்குகள் கொண்ட ஆழமான நெட்வொர்க்குகளுக்கு வரும்போது. மேலும், மற்ற இயந்திர கற்றல் முறைகளுடன் ஒப்பிடும்போது RNN செயல்படுத்தும் நேரம் கணிசமாக அதிகமாக இருக்கும்.

3. வியாக்கியானம் இல்லாமை: RNN கள் பணிகளை திறம்படச் செய்யும் திறன் கொண்டவை என்றாலும், அவற்றின் முடிவெடுக்கும் செயல்முறை பெரும்பாலும் மனிதர்களால் எளிதில் விளக்கப்படுவதில்லை. கொடுக்கப்பட்ட கணிப்பு அல்லது முடிவு எவ்வாறு சரியாக வந்தது என்பதைப் புரிந்துகொள்வதை இது கடினமாக்குகிறது, இது சில முக்கியமான சூழல்களில் அதன் பொருந்தக்கூடிய தன்மையைக் கட்டுப்படுத்தலாம்.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் அவற்றின் கற்றல் திறன், சிக்கலான தரவை செயலாக்குவதில் திறன் மற்றும் அவற்றின் வலிமை போன்ற பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், அதிக அளவிலான பயிற்சி தரவுகளின் தேவை, நீண்ட பயிற்சி மற்றும் செயல்படுத்தும் நேரங்கள் மற்றும் முடிவெடுப்பதில் விளக்கமின்மை போன்ற குறைபாடுகளும் உள்ளன. இந்தக் கருத்தில் கொண்டு, RNNகள் செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையில் மதிப்புமிக்க கருவியாகும், ஆனால் இவற்றை கவனமாக மதிப்பீடு செய்தல் மற்றும் கருத்தில் கொண்டு அவற்றை செயல்படுத்துவது ஆதரிக்கப்பட வேண்டும். நன்மைகள் மற்றும் தீமைகள்.

9. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கும் மனித மூளைக்கும் இடையிலான ஒப்பீடு

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையின் செயல்பாட்டைப் பின்பற்ற வடிவமைக்கப்பட்ட கணக்கீட்டு மாதிரிகள். இந்த நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான கற்றல் மற்றும் வடிவ அங்கீகார பணிகளைச் செய்யும் திறன் கொண்டவை என்றாலும், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளுக்கும் மனித மூளைக்கும் இடையே அடிப்படை வேறுபாடுகள் உள்ளன.

முதலாவதாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நியூரான்கள் எனப்படும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட செயலாக்க அலகுகளால் ஆனது. இந்த நியூரான்கள் எடையுள்ள உள்ளீட்டு சமிக்ஞைகளைப் பெறுகின்றன, செயல்படுத்தும் செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்தி அவற்றைச் செயலாக்குகின்றன, மேலும் வெளியீட்டு சமிக்ஞையை அனுப்புகின்றன. மனித மூளையைப் போலல்லாமல், நியூரான்கள் மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்தவை மற்றும் உயிரியல் சார்ந்தவை, செயற்கை நியூரான்கள் எண்கணித செயல்பாடுகளைச் செய்யும் கணித அலகுகள்.

மற்றொரு முக்கியமான வேறுபாடு செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் கற்றுக் கொள்ளும் விதம். இந்த நெட்வொர்க்குகள் பயிற்சி எனப்படும் ஒரு செயல்முறையின் மூலம் கற்றுக்கொள்கின்றன, அங்கு அவை உள்ளீட்டு தரவுகளின் தொகுப்புடன் வழங்கப்படுகின்றன மற்றும் நியூரான்களுக்கு இடையிலான இணைப்புகளின் எடைகள் எதிர்பார்க்கப்படும் வெளியீடு மற்றும் உண்மையான வெளியீட்டிற்கு இடையிலான வேறுபாட்டைக் குறைக்க சரிசெய்யப்படுகின்றன. மறுபுறம், மனித மூளை மிகவும் சிக்கலான மற்றும் ஆற்றல்மிக்க செயல்முறை மூலம் கற்றுக்கொள்கிறது, இது பில்லியன் கணக்கான நியூரான்கள் மற்றும் சினாப்டிக் இணைப்புகளின் தொடர்புகளை உள்ளடக்கியது.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் போன்ற பகுதிகளில் சக்திவாய்ந்த கருவிகளாக நிரூபிக்கப்பட்டாலும் குரல் அங்கீகாரம், கணினி பார்வை மற்றும் இயற்கை மொழி செயலாக்கம் இன்னும் மனித மூளையின் திறன் மற்றும் செயல்திறனுடன் பொருந்தவில்லை. ஆராய்ச்சி முன்னேற்றங்கள் மற்றும் மூளையின் செயல்பாடு நன்கு புரிந்து கொள்ளப்படுவதால், மனித மூளைக்கு மிகவும் ஒத்த நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றம் ஏற்பட வாய்ப்புள்ளது.

10. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கான கருவிகள் மற்றும் நிரலாக்க மொழிகள்

செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பெரிய அளவிலான தரவுகளை செயலாக்க மற்றும் பகுப்பாய்வு செய்வதற்கான ஒரு அடிப்படை கருவியாகும். செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்க, பொருத்தமான கருவிகள் மற்றும் நிரலாக்க மொழிகள் இருப்பது அவசியம். இன்று பரவலாகப் பயன்படுத்தப்படும் சில விருப்பங்கள் கீழே உள்ளன:

• TensorFlow: கூகுள் உருவாக்கிய இந்த ஓப்பன் சோர்ஸ் லைப்ரரி நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை செயல்படுத்துவதில் மிகவும் பிரபலமான ஒன்றாகும். இது பைதான் அல்லது ஜாவா போன்ற மொழிகளில் மாதிரிகளை உருவாக்க அனுமதிக்கிறது, மேலும் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயிற்சி மற்றும் மதிப்பீட்டிற்கான பல்வேறு வகையான கருவிகள் மற்றும் செயல்பாடுகளை வழங்குகிறது.
• Keras: இது டென்சர்ஃப்ளோவின் மேல் இயங்கும் உயர்நிலை API ஆகும். இது அதன் பயன்பாட்டின் எளிமை மற்றும் நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை விரைவாகவும் எளிதாகவும் உருவாக்கும் திறனுக்காக நன்கு அறியப்பட்டதாகும். கெராஸ் பைத்தானுடன் இணக்கமானது மற்றும் முன் வரையறுக்கப்பட்ட அல்லது தனிப்பயன் தொகுதிகளைப் பயன்படுத்தி மாதிரிகளை உருவாக்க உங்களை அனுமதிக்கிறது.
• பைடோர்ச்: இந்த ஓப்பன் சோர்ஸ் மெஷின் லேர்னிங் லைப்ரரி, ஃபேஸ்புக் உருவாக்கியது, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை உருவாக்குவதற்கான நெகிழ்வான தளத்தை வழங்குகிறது. PyTorch புரோகிராமர்கள் பழக்கமான பைதான் கருவிகளைப் பயன்படுத்த அனுமதிக்கிறது மற்றும் மாதிரிகளை உருவாக்குவதற்கும் பயிற்சி செய்வதற்கும் உள்ளுணர்வு இடைமுகத்தை வழங்குகிறது.

இந்த விருப்பங்களுக்கு கூடுதலாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் வளர்ச்சிக்கு இன்னும் பல கருவிகள் மற்றும் நிரலாக்க மொழிகள் உள்ளன. அவற்றில் சில Caffe, Theano, MATLAB மற்றும் scikit-learn ஆகியவை அடங்கும், ஒவ்வொன்றும் அவற்றின் சொந்த அம்சங்கள் மற்றும் அணுகுமுறைகள். மிகவும் பொருத்தமான கருவி மற்றும் மொழியைத் தேர்ந்தெடுப்பதற்கு முன் திட்டத்தின் தேவைகள் மற்றும் தேவைகளை மதிப்பீடு செய்வது முக்கியம்.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயனுள்ள வளர்ச்சிக்கு சரியான கருவிகள் மற்றும் நிரலாக்க மொழிகளைக் கொண்டிருப்பது அவசியம். TensorFlow, Keras மற்றும் PyTorch ஆகியவை பல்வேறு வகையான அம்சங்கள் மற்றும் வசதிகளை வழங்கும் சில பிரபலமான விருப்பங்கள். இருப்பினும், ஒவ்வொரு திட்டத்தின் குறிப்பிட்ட தேவைகளைப் பொறுத்து வெவ்வேறு விருப்பங்களை ஆராய்வதும் முக்கியம். [END-HTML-MARKUP]

11. செயற்கை நுண்ணறிவில் செயற்கை நரம்பு வலையமைப்புகளின் முக்கியத்துவம்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் (ANN) செயற்கை நுண்ணறிவின் (AI) அடிப்படை பகுதியாகும். இந்த நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையின் செயல்பாட்டை உருவகப்படுத்த வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளன மற்றும் அனுபவத்தின் மூலம் கற்றுக்கொள்வதற்கும் மாற்றியமைப்பதற்கும் திறன் கொண்டவை. சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும், கணிப்புகளைச் செய்வதற்கும், பெரிய அளவிலான தரவுகளின் அடிப்படையில் முடிவுகளை எடுப்பதற்கும் அதன் முக்கியத்துவம் உள்ளது.

ANN களின் முக்கிய நன்மைகளில் ஒன்று, பாரிய தரவுத் தொகுப்புகளிலிருந்து வடிவங்களை அடையாளம் கண்டு பொருத்தமான தகவலைப் பிரித்தெடுக்கும் திறன் ஆகும். இயந்திரங்கள் போக்குகளைக் கண்டறியவும், தகவலை வகைப்படுத்தவும் மேலும் துல்லியமான முடிவுகளை எடுக்கவும் இது அனுமதிக்கிறது. பேச்சு அங்கீகாரம், இயல்பான மொழி செயலாக்கம் மற்றும் கணினி பார்வை ஆகியவற்றிலும் ANNகள் மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.

ANN களில் இருந்து அதிகப் பலன்களைப் பெற, போதுமான தரவுத் தொகுப்பையும் நல்ல முன் தயாரிப்பையும் வைத்திருப்பது முக்கியம். தரவை முன்கூட்டியே செயலாக்குவது, அதை இயல்பாக்குவது மற்றும் பயிற்சி மற்றும் சோதனைத் தொகுப்புகளாகப் பிரிப்பது நல்லது. மேலும், சரியான நெட்வொர்க் கட்டமைப்பு மற்றும் உகந்த பயிற்சி அளவுருக்களைத் தேர்ந்தெடுப்பது உகந்த முடிவுகளுக்கு முக்கியமானது. அதிர்ஷ்டவசமாக, TensorFlow, Keras மற்றும் PyTorch போன்ற இந்த செயல்முறையை எளிதாக்கும் ஏராளமான AI கருவிகள் மற்றும் நூலகங்கள் உள்ளன.

12. செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளில் சமீபத்திய முன்னேற்றங்கள்

செயற்கை நுண்ணறிவுத் துறையை கணிசமாக மாற்றியமைத்த பல உள்ளன. இந்த முன்னேற்றங்கள், இயற்கையான மொழி செயலாக்கம், கணினி பார்வை, மற்றும் வடிவ அங்கீகாரம் போன்ற பகுதிகளில் பல்வேறு வகையான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கு மிகவும் திறமையான மற்றும் துல்லியமான நுட்பங்களை உருவாக்க அனுமதித்துள்ளன.

கன்வல்யூஷனல் நியூரல் நெட்வொர்க்குகளை (CNN) செயல்படுத்துவது மிகவும் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களில் ஒன்றாகும். இந்த நெட்வொர்க்குகள் கணினி பார்வை துறையில் நிலையான குறிப்புகளாக மாறியுள்ளன மற்றும் பட வகைப்பாடு மற்றும் பொருள் கண்டறிதல் போன்ற பணிகளில் சிறந்த செயல்திறனை வெளிப்படுத்தியுள்ளன. CNNகள் உள்ளீட்டுப் படங்களிலிருந்து தொடர்புடைய அம்சங்களைப் பிரித்தெடுக்க கன்வல்யூஷனல் லேயர்களைப் பயன்படுத்துகின்றன, அதைத் தொடர்ந்து இறுதி வகைப்படுத்தலைச் செய்ய முழுமையாக இணைக்கப்பட்ட அடுக்குகள். இந்த கட்டிடக்கலை மிகவும் திறமையானதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் பட செயலாக்கத்தில் பல பாரம்பரிய அணுகுமுறைகளை விஞ்சியுள்ளது.

மற்றொரு முக்கியமான முன்னேற்றம் என்பது இயற்கையான மொழி செயலாக்கத்திற்காக மீண்டும் மீண்டும் வரும் நரம்பு வலையமைப்புகளை (RNN) பயன்படுத்துவது ஆகும். RNNகள் வரிசைமுறைகள் மற்றும் தற்காலிக சார்புகளை மாதிரியாக்கும் திறன் கொண்டவை, அவை இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு, பேச்சு அங்கீகாரம் மற்றும் உரை உருவாக்கம் போன்ற பணிகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக இருக்கும். குறிப்பாக சக்திவாய்ந்த வகை RNN என்பது கவனத்தை ஈர்க்கும் மாதிரி ஆகும், இது தலைமுறை செயல்பாட்டின் போது உள்ளீட்டின் குறிப்பிட்ட பகுதிகளில் கவனம் செலுத்த நெட்வொர்க்கை அனுமதிக்கிறது. இந்த அணுகுமுறை இயந்திர மொழிபெயர்ப்புகளின் தரத்தில் குறிப்பிடத்தக்க மேம்பாடுகளுக்கு வழிவகுத்தது மற்றும் தானியங்கி வசன உருவாக்கம் மற்றும் பேச்சு தொகுப்பு போன்ற துறைகளில் முன்னேற்றங்களைச் செயல்படுத்தியுள்ளது.

13. செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாட்டில் நெறிமுறைகள் மற்றும் தனியுரிமைக் கருத்தாய்வுகள்

நெறிமுறைகள் மற்றும் தனியுரிமை பரிசீலனைகள் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளை (ANN) பயன்படுத்தும் போது கணக்கில் எடுத்துக்கொள்ள வேண்டிய இரண்டு அடிப்படை அம்சங்களாகும். இந்த சக்தி வாய்ந்த செயற்கை நுண்ணறிவு கருவிகள் உடல்நலம், நீதி, வணிகம் உள்ளிட்ட பல்வேறு துறைகளில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் ஆற்றல் கொண்டது. எனவே, அதன் செயலாக்கத்துடன் தொடர்புடைய நெறிமுறை மற்றும் தனியுரிமை சிக்கல்களைத் தீர்ப்பது அவசியம்.

ANNகள் எடுக்கும் முடிவுகளின் வெளிப்படைத்தன்மை மற்றும் விளக்கத்திற்கு உத்தரவாதம் அளிப்பது முக்கிய நெறிமுறை சவால்களில் ஒன்றாகும். அவை சிக்கலான வழிமுறைகள் என்பதால், ஒரு குறிப்பிட்ட முடிவை எவ்வாறு எட்டுவது என்பதைப் புரிந்துகொள்வது அவசியம். டெவலப்பர்கள் புரிந்துகொள்ளக்கூடிய மாதிரிகளை உருவாக்க வேண்டும் என்பதை இது குறிக்கிறது, இதன் மூலம் பெறப்பட்ட முடிவுகளை நாம் புரிந்துகொண்டு சரிபார்க்க முடியும்.

கூடுதலாக, தரவு தனியுரிமையும் கருத்தில் கொள்ள வேண்டிய முக்கிய அம்சமாகும். ANN களுக்கு பொதுவாக அவர்களின் அளவுருக்களைப் பயிற்றுவிக்கவும் சரிசெய்யவும் பெரிய அளவிலான தகவல்கள் தேவைப்படுகின்றன. பயன்படுத்தப்படும் தரவு பாதுகாக்கப்படுவதை உறுதிசெய்வது முக்கியம், தனிப்பட்ட அல்லது முக்கியமான தகவல்களை வெளிப்படுத்துதல் அல்லது தவறாகப் பயன்படுத்துவதைத் தடுக்கிறது. இது அநாமதேயமயமாக்கல் மற்றும் குறியாக்க நுட்பங்களை செயல்படுத்துவதை உள்ளடக்குகிறது, அத்துடன் தரவு இரகசியத்தன்மையை உறுதிசெய்ய வலுவான தனியுரிமைக் கொள்கைகளை பின்பற்றுகிறது.

14. தொழில்நுட்பம் மற்றும் சமூகத்தில் செயற்கை நரம்பியல் வலையமைப்புகளின் எதிர்காலம்

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொழில்நுட்பம் மற்றும் சமூகத்தின் பல்வேறு துறைகளில் மகத்தான ஆற்றலைக் காட்டியுள்ளன. செயற்கை நுண்ணறிவின் முன்னேற்றத்துடன், இந்த நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கும் முன்பு நினைத்துப் பார்க்க முடியாத பணிகளைச் செய்வதற்கும் ஒரு அடிப்படை கருவியாக மாறி வருகின்றன. அவர்களின் கற்கும் மற்றும் மாற்றியமைக்கும் திறன், பெரிய அளவிலான தரவைச் செயலாக்குவதற்கும் வடிவங்களை அங்கீகரிப்பதற்கும் அவர்களைச் சிறந்ததாக ஆக்குகிறது உண்மையான நேரம்.

எதிர்காலத்தில், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொழில்நுட்பத்தின் வளர்ச்சியில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. அதன் பயன்பாடு மருத்துவம், ரோபாட்டிக்ஸ், வாகனத் தொழில் மற்றும் பாதுகாப்பு போன்ற துறைகளுக்கு விரிவடையும். எடுத்துக்காட்டாக, மருத்துவத்தில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் நோய்களை மிகவும் துல்லியமாக கண்டறியவும், புதிய சிகிச்சைகள் குறித்த ஆராய்ச்சியை துரிதப்படுத்தவும் பயன்படுத்தப்படலாம். வாகனத் துறையில், நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தன்னாட்சி ஓட்டுவதில் முக்கிய பங்கு வகிக்கும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது, இதனால் வாகனங்கள் அவற்றின் சுற்றுச்சூழலின் பகுப்பாய்வின் அடிப்படையில் நிகழ்நேர முடிவுகளை எடுக்க அனுமதிக்கிறது.

அதேபோல், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகளின் தாக்கம் சமூகத்தில் இது குறிப்பிடத்தக்கதாக இருக்கும். பணியிடத்தில், இந்த நெட்வொர்க்குகளால் இயக்கப்படும் ஆட்டோமேஷன், நமது வேலையைச் செய்யும் விதத்தில் பெரும் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது. சில வழக்கமான பணிகளை இயந்திரங்களால் செய்ய முடியும், மேலும் சிக்கலான மற்றும் ஆக்கப்பூர்வமான பணிகளைச் செய்ய மனிதர்களை விடுவிக்கிறது. இருப்பினும், நெறிமுறைகள் மற்றும் தனியுரிமை தொடர்பான சவால்களும் எழும், ஏனெனில் இந்த நெட்வொர்க்குகளின் பயன்பாட்டில் அதிக அளவு முக்கியமான தனிப்பட்ட தரவைக் கையாள்வது அடங்கும். எனவே, தனிநபர்களின் உரிமைகளைப் பாதுகாப்பதற்கும் இந்த தொழில்நுட்பங்களின் பொறுப்பான பயன்பாட்டை உறுதி செய்வதற்கும் விதிமுறைகள் மற்றும் உத்தரவாதங்களை நிறுவுவது அவசியம்.

சுருக்கமாக, செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் செயற்கை நுண்ணறிவுக்கான சக்திவாய்ந்த அணுகுமுறையாகும், இது சமீபத்திய ஆண்டுகளில் பல துறைகளில் புரட்சியை ஏற்படுத்தியுள்ளது. இந்த நெட்வொர்க்குகள் மனித மூளையின் செயல்பாட்டால் ஈர்க்கப்பட்டு, தகவல் செயலாக்கத்தை மிகவும் இணையான முறையில் அனுமதிக்கும் ஒன்றோடொன்று இணைக்கப்பட்ட முனைகளின் பல அடுக்குகளைக் கொண்டுள்ளன. நெட்வொர்க் எடைகளைக் கற்றல் மற்றும் மேம்படுத்துவதன் மூலம், செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் சிக்கலான வடிவங்களை அடையாளம் கண்டு துல்லியமான முடிவுகளை எடுக்க கற்றுக்கொள்ள முடியும்.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் பேச்சு அங்கீகாரம், பட செயலாக்கம், இயந்திர மொழிபெயர்ப்பு மற்றும் நேரத் தொடர் முன்கணிப்பு போன்ற பணிகளில் குறிப்பாக பயனுள்ளதாக நிரூபிக்கப்பட்டுள்ளன. பெரிய அளவிலான தரவுகளை மாற்றியமைத்து கற்றுக் கொள்ளும் அவர்களின் திறன், பெரிய அளவிலான தரவு பகுப்பாய்வு மற்றும் செயலாக்கம் தேவைப்படும் சிக்கலான சிக்கல்களைத் தீர்ப்பதற்கான ஒரு விலைமதிப்பற்ற கருவியாக மாற்றுகிறது.

தொழில்நுட்பம் தொடர்ந்து முன்னேறும்போது, ​​செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொடர்ந்து உருவாகி மேம்படுத்தப்படும். இந்தத் துறையில் ஆராய்ச்சி நெட்வொர்க்குகளை மிகவும் திறமையாகவும், வேகமாகவும், துல்லியமாகவும் மாற்றுவதில் கவனம் செலுத்துகிறது, இது பரந்த அளவிலான தொழில்கள் மற்றும் ஆய்வுப் பகுதிகளில் அவற்றின் பயன்பாட்டை அனுமதிக்கும்.

செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் ஒரு நம்பிக்கைக்குரிய நுட்பமாக இருந்தாலும், அவை சவால்களையும் வரம்புகளையும் முன்வைக்கின்றன. இந்த நெட்வொர்க்குகளைப் பயிற்றுவிப்பதற்கு அதிக அளவு தரவு மற்றும் கணிப்பொறி நேரம் தேவைப்படலாம், மேலும் முடிவுகளை எவ்வாறு புரிந்துகொள்வது என்பது முடிவெடுக்கும் விதத்தில் வெளிப்படைத்தன்மை இல்லாததால் சில நேரங்களில் சிக்கலாக இருக்கலாம்.

இந்த சவால்கள் இருந்தபோதிலும், செயற்கை நுண்ணறிவு துறையில் செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் மிகவும் உற்சாகமான மற்றும் சக்திவாய்ந்த கருவிகளில் ஒன்றாக உள்ளன. சிக்கலான தகவல்களைச் செயலாக்குவதற்கும் அதிநவீன பணிகளைச் செய்வதற்கும் அதன் திறன் பரந்த அளவிலான துறைகளில் குறிப்பிடத்தக்க முன்னேற்றங்களுக்கு வழிவகுத்தது. புதிய பயன்பாடுகளைக் கண்டறிந்து செயற்கை நரம்பியல் நெட்வொர்க் தொழில்நுட்பத்தை மேம்படுத்துவதைத் தொடர்ந்து, எதிர்காலத்தில் இன்னும் அற்புதமான முன்னேற்றங்களைக் காண்போம்.